Прориви та вплив технологій генерації відео за допомогою ШІ

Нещодавній найбільш помітний прогрес у сфері штучного інтелекту - це значний прорив у технології мультимодального відеогенерування. Ця технологія вже перейшла від простого генерування відео на основі тексту до всебічної технології генерації, яка інтегрує текст, зображення та аудіо.

Ось кілька випадків технічних проривів, на які варто звернути увагу:

1. EX-4D фреймворк: може перетворювати звичайні відео на контент 4D з вільним кутом огляду, рівень прийнятності користувачів досягає 70,7%. Ця технологія робить можливим створення ефекту перегляду з багатьох кутів з одного відео, значно спрощуючи роботу, яка раніше вимагала професійної команди 3D-моделювання.

2. Платформа "Хуейсян": стверджує, що може створити 10-секундне відео "кіноякісного" рівня з одного зображення. Фактичний ефект цієї технології ще потрібно додатково перевірити.

3. Veo: здатний забезпечити синхронне генерування 4K відео та навколишнього звуку. Основна технологічна перевага полягає в досягненні справжнього семантичного відповідності, що дозволяє подолати труднощі синхронізації звуку та зображення в складних сценах.

4. ContentV: Має 8 мільярдів параметрів, може генерувати 1080p відео за 2,3 секунди, вартість складає 3,67 юаня/5 секунд. Хоча витрати контролюються належним чином, все ще є можливості для покращення в обробці складних сцен.

Ці технологічні прориви мають велике значення в аспектах якості відео, витрат на генерацію та застосування.

По-перше, складність технології генерації мультимодальних відео є експоненціальною. Вона не лише вимагає обробки генерації одиночних кадрів, але й забезпечення часової узгодженості, синхронізації аудіо та просторової узгодженості 3D. Зараз завдяки модульному розподілу та співпраці великих моделей ці складні завдання стали можливими.

По-друге, значне зниження витрат стало можливим завдяки оптимізації архітектури висновків, включаючи стратегія генерування за рівнями, механізми повторного використання кешу та динамічний розподіл ресурсів.

Нарешті, ці технологічні прориви перебудовують традиційну індустрію відеовиробництва. Технології штучного інтелекту зменшують процес виробництва відео, який раніше вимагав великої кількості обладнання, приміщень, людських ресурсів та часу, до всього лише одного підказки та кількох хвилин очікування. Це не тільки знижує бар'єри для відеовиробництва, але й надає творцям більше можливостей.

Ці зміни також мали глибокий вплив на сферу Web3 AI:

1. Структура попиту на обчислювальну потужність змінилася, що створило нові можливості для розподіленої незайнятої обчислювальної потужності.

2. Зростання попиту на професійне маркування даних може спонукати фахівців різних галузей брати участь у наданні навчальних даних для ШІ.

3. Технології ШІ розвиваються в бік модульної співпраці, створюючи нові потреби для децентралізованих платформ.

У майбутньому, з розвитком обчислювальної потужності, даних, моделей та механізмів стимулювання, ми можемо спостерігати подальшу інтеграцію сцен Web3 AI та Web2 AI. Ця інтеграція створить нові можливості та виклики для всієї екосистеми AI.